雷达抗干扰matlab示例代码五个

以下是一个基于MATLAB的雷达抗干扰示例代码：

1. 生成原始雷达信号：

fs =1e6;                               % 采样率
t = 0:1/fs:1e-3;                       % 时间向量
f1 = 10e3;                             % 目标信号频率
f2 = 100e3;                            % 干扰信号频率
s1 = cos(2*pi*f1*t);                   % 目标信号
s2 = cos(2*pi*f2*t);                   % 干扰信号
s = s1 + s2;                           % 原始雷达信号

2. 添加高斯白噪声：

SNR = 10;                              % 信噪比
noise = randn(size(s));                % 高斯白噪声
noise_power = norm(s)/sqrt(SNR);        % 噪声功率
noise = noise * noise_power;           % 缩放噪声功率
r = s + noise;                         % 添加噪声后的雷达信号

3. 使用自适应滤波器进行干扰抑制：

M = 64;                                % 滤波器阶数
mu = 0.01;                             % 自适应算法步长
w = zeros(M, 1);                       % 初始权值
y = zeros(size(r));                    % 滤波器输出
for n = M:length(r)
    x = r(n:-1:n-M+1);                  % 输入向量
    y(n) = w' * x;                      % 滤波器输出
    e = s(n) - y(n);                    % 误差信号
    w = w + mu * e * x;                 % 更新权值
end

4. 绘制结果：

figure;
subplot(3,1,1);
plot(t, s);
title('原始雷达信号');
xlabel('时间');
ylabel('幅度');
subplot(3,1,2);
plot(t, r);
title('添加噪声后的雷达信号');
xlabel('时间');
ylabel('幅度');
subplot(3,1,3);
plot(t(M:end), y(M:end));
title('抗干扰滤波器输出');
xlabel('时间');
ylabel('幅度');

5. 运行代码并显示结果：

figure;
subplot(3,1,1);
plot(t, s);
title('原始雷达信号');
xlabel('时间');
ylabel('幅度');
subplot(3,1,2);
plot(t, r);
title('添加噪声后的雷达信号');
xlabel('时间');
ylabel('幅度');
subplot(3,1,3);
plot(t(M:end), y(M:end));
title('抗干扰滤波器输出');
xlabel('时间');
ylabel('幅度');

这个示例代码演示了如何使用自适应滤波器进行雷达信号的干扰抑制。首先生成包含目标信号和干扰信号的原始雷达信号，然后添加高斯白噪声。接下来，使用自适应滤波器对带噪声的雷达信号进行滤波，抑制干扰信号。最后，绘制原始信号、带噪声信号和滤波器输出的波形图。